PythonとFoliumでOpenStreetMapの地図上にヒートマップを作ろう

2023年9月13日

PythonでGISデータを可視化するときにはFoliumを使うのが便利です。

FoliumはJavaScriptのleafletをもとにしたPythonエコシステムで、緯度経度などからなるGISファイルを簡単にインタラクティブにOpenStreetMatなどの地図上に可視化できます。

Pythonだとあまり可視化ツールがないように思う人もいるかもしれませんが、GISデータをPythonで可視化となったらFoliumを使うのが絶対におすすめなので、ぜひ機会があれば使ってみて欲しいです。

さて、この回はFoliumを使ってオープンデータのCSVファイルを読み込んで、地図上にヒートマップを作ってみたいと思います。

CSVファイルには緯度・経度のカラムがあるので、それらを使って地図上にプロットしていくという手順になります。

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Foliumのインストール

Foliumはpipやcondaでインストールができます。

pip install folium

1	pip install folium

conda install -c conda-forge folium

1	conda install -c conda-forge folium

ただし公式WEBサイトによると、依存パッケージで以下のようなパッケージが必要になることがあるので注意しましょう。
"branca, jinja2 and requests"

まぁ、僕の考えでは、Foliumを単体で使うことはほぼなく、GeoPandasでGISデータをいい感じに処理して、その結果を地図上で可視化するんだと思っています。

conda-forgeでGeoPandasをインストールすれば、Foliumもインストールされますので、それで一緒に使えるようになります。

こちらの記事でGeoPandasの環境構築の記事を書きましたので、参考にしてみてください。

オープンデータのダウンロード

試しに今回使うデータは、品川区オープンデータのWEBページから、公共施設のデータを使います。
https://www.city.shinagawa.tokyo.jp/PC/kuseizyoho/kuseizyoho-opendate/index.html

こちらのCSVをダウンロードして、Pythonでデータフレームで読み込むとこのような形式になっています。

#品川公共施設データの読み込み
df = pd.read_csv("data/kokyoshisetsu.csv", encoding="shift-jis")
df

#品川公共施設データの読み込み

df = pd.read_csv("data/kokyoshisetsu.csv", encoding="shift-jis")

ジオデータフレームへの変換

データフレームに変換する事ができたので、こちらをそのまま使ってもいいのですが、多めのデータを点でプロットしたい場合は、Choroplethという関数を使いたいので、ジオデータフレームにさらに変換したいと思います。

ジオデータフレームを作る際にはgeometry列が必要になるので、データフレームの緯度・経度列を使って、Pointのgeometryを作ります。

df = df.loc[:, "施設名":"経度"]
geometry = gpd.points_from_xy(df['経度'], df['緯度'])
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=geometry)
gdf

df = df.loc[:, "施設名":"経度"]

geometry = gpd.points_from_xy(df['経度'], df['緯度'])

gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry=geometry)

gdf

はい、このようにしてgeometryにPointを加えたジオデータフレームができました。

gdf.crs=6668

1	gdf.crs=6668

座標系も設定しておきます。

ちなみにcrs=6668は、日本周辺を単位：度で正確に表した座標系です。

この座標系（EPSGコードと呼ばれます）の詳細は割愛します。

FoliumでOpenStreetMap上に点プロット作成

ジオデータフレームができましたので、こちらをOpenStreetMap上に点でプロットします。

この点はデフォルト設定のマーカーとし、地図の中心は品川駅とします。

# 品川駅　緯度経度
lat = 35.6291112
lon = 139.7389313

map = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=13)

# 品川駅　緯度経度

lat = 35.6291112

lon = 139.7389313

map = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=13)

これで地図ができました。

まだデータがプロットされていないので、こちらにプロットを追加していきます。

プロットにはChoroplethを使います。

#choroplethで可視化
folium.Choropleth(
    gdf
).add_to(map)
map

#choroplethで可視化

folium.Choropleth(

gdf

).add_to(map)

map

これでプロットができました。

たくさんの点がマーカーでプロットされていますね。

でもこれだと点が多いので、よくわからないのが正直なところだと思います。

なので次に点ではなくヒートマップで可視化してみましょう。

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FoliumでOpenStreetMap上にヒートマップ作成

Foliumでヒートマップを作るにはfolium.pluginからHeatMapをimportして使います。

まずは地図自体を作ります。

例によって地図の中心は品川駅とします。

from folium.plugins import HeatMap

# 品川駅　緯度経度
lat = 35.6291112
lon = 139.7389313

map = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=13)

from folium.plugins import HeatMap

# 品川駅　緯度経度

lat = 35.6291112

lon = 139.7389313

map = folium.Map(location=[lat, lon], zoom_start=13)

プロットする地図ができたら、そこにヒートマップを加えます。

ヒートマップを作るには、まず点（緯度, 経度）をデータ数分並べたリストを作成し、HeatMap関数に渡します。

このとき、リストの中の緯度経度は（経度, 緯度）の順番ではなく（緯度, 経度）の順番にしましょう。

#foliumでヒートマップを作る場合は、listに(緯度, 経度)の順で入れるので、
#元のデータがgeometryのように経度, 緯度になっていると逆にする必要がある

pointlist = []
for index, row in df.iterrows():
    pointlist.append((row.緯度, row.経度))

HeatMap(pointlist, radius=20, blur=5).add_to(map)
map

#foliumでヒートマップを作る場合は、listに(緯度, 経度)の順で入れるので、

#元のデータがgeometryのように経度, 緯度になっていると逆にする必要がある

pointlist = []

for index, row in df.iterrows():

pointlist.append((row.緯度, row.経度))

HeatMap(pointlist, radius=20, blur=5).add_to(map)

map

これでヒートマップができました！

radiusやblurなどを変えるとヒートマップの感じも変わりますので、いろいろ試してみてください！

PythonによるGISデータ分析の勉強法

PythonでGISデータの分析手法を学びたい方はUdemyのコースがおすすめです。日本語の書籍は全然ないです。。。

【Udemy】PythonによるGISデータの分析と可視化

（追記）
2024/9/20にこんなのが出るそうです。読んでみたいですね！